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@_sa_chi_03

ZOZOTOWNのメールマガジンの仕組みについて

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この記事はZOZOテクノロジーズ #2 Advent Calendar 2019 13日目の記事になります。
昨日は、@banjun さんの「watchOS 6の騒音レベルとともにライブを振り返る ~ 心拍数もあるよ ~」でした。

はじめに

私はZOZOテクノロジーズの中でMA(マーケティングオートメーション)というプロダクトに所属しています。
その中で主に担当しているのがZOZOTOWNのメールマガジンになります。日々配信するメールマガジンの内容の実装、配信処理の実行、配信したメールの効果検証などの業務を行うチームにいます。

今回はその日々私が携わっている業務のうちの「配信するメールマガジンの内容の実装」についてお話したいと思います。

ZOZOTOWNのメールマガジンについて

ZOZOTOWNのメールマガジンはご存じの方もいるかと思いますが、同じコンテンツを配信しても、個人個人で掲載アイテムが異なっています。つまり、パーソナライズした状態で配信しています。

例えば、以下の図のように「タイムセール開催中」というコンテンツを配信する際も、配信対象のユーザーが異なれば掲載されるアイテムがまったく異なります。
ZOZOTOWNのメルマガ、やたらと自分が欲しいなと思っていたアイテムをレコメンドされるな~なんて思っている方もいるのではないでしょうか。
image.png

どう実現しているか

上図のようにパーソナライズした状態でメルマガにアイテム表示をするために、我々は一体何をやっているかと言うと、現状はSQLを使用したルールベースでアイテムの選定を行っています。

例えば、ユーザーの閲覧情報を使用して「〇回見たアイテム」とか、お気に入り情報を使用して「〇日前までにお気に入りしたアイテム」とか。

上記のようなルールをもとに、ユーザー毎にどのアイテムをどんな順番で何件掲載するかを集計し、画像や価格などのアイテム情報を取得します。これらをSQLで表現しています。
ルールについては、今までの流入率やCVRの実績をもとに決めたり、配信したあとも効果検証の結果をもとに微調整するなどして、ユーザーにより"刺さる"アイテム選定ロジックを日々検討しています。

検討しているのはアイテムの掲載ロジックだけではなく、配信セグメント(誰に送ればいいか)についてや、ユーザーの好きそうなブランドを拾ってきたり、実施する企画によってさまざまなパターンのSQLを作成しています。

ここ最近はAIや機械学習を使って過去の実績に基づいてルールベースからモデルベースへ移行するという考えも出てきていますが、現状我々のチームでは上記のようにRDBとSQLを利用してパーソナライズを実現しています。
Qiita用.png

もちろん、この現状がベストだとは思っておらず、さらにユーザーとのコミュニケーションをより良いものにするための施策を検討するような業務も行っています。
CRMやMAに興味のある方で転職をお考えの方は是非我々のチームに応募してきて欲しいな…とメンバーは常に熱く思っております…!

話を聞いてみたい!という方は是非Wantedlyのページへ
MA基盤上で施策企画・実装ができるエンジニア大募集!

もしくは8割くらいサッカーの話しかしていない私のTwitterでも可です
ちはおのTwitter

おわりに

他のアドベントカレンダーと比較して、そこまで技術的な話でなくて申し訳ないのですが、日々ユーザーに配信されているZOZOTOWNのメールマガジンはどのような仕組みで内容を編集し、配信されているのかを超簡単にざっくり説明してみました。

明日は@kotatsu360さんの記事になります!是非読んでみてください!

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